AI技术正在深刻改变软件测试领域，本文系统探讨了AI在测试中的核心应用场景、关键技术和发展趋势。在应用层面，AI可优化自动化测试（智能用例生成、脚本自维护）、缺陷预测与分析（机器学习模型、日志分析）、视觉UI测试（计算机视觉识别）以及性能安全测试（负载预测、漏洞扫描）。关键技术包括机器学习、计算机视觉和强化学习，已有Testim等工具实现商业化应用。尽管面临数据质量、模型解释性等挑战，但生成式AI

动态测试是软件运行过程中通过输入数据验证系统功能、性能和安全性的关键测试方法，包括功能测试（单元/集成/系统测试）、非功能测试（性能/安全/兼容性测试）和探索性测试三大类型。其核心流程涵盖测试用例设计、环境搭建、执行监控和结果分析，需借助Selenium、JUnit等工具实现自动化。当前面临环境差异、脚本维护等挑战，可通过CI集成、AI辅助等方案优化。未来趋势呈现AI驱动测试、云测试平台和DevO